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深度

2018-01-18 02:33

从数学的角度来看(出奇是在强化学习中),算法毅然不得安全地考求背景,这也就意味着假如我们如今让物理机器人自由地考求世界,它们毅然不得在训练阶段纯粹避免不对或不安全的行径;我们毅然不得使我们的板型得用于新的分布和情况——例如,用在真实世界中的对象中训练的神经网络识别绘制的对象毅然很艰难;此外还有好些问题,你可以在如次文章中查看:      我们理当保障人工智能的输入(私人次据)、内在结构(使其免于歼击),以及它所习得的物品(其举动的安全性)。      在NIPS的一份演讲「GeometricDeepLearningonGraphsandManifolds」之前,我并没有真正意识到这个话题的关紧性。这要归功于不一样深度、广度和连署密集度的网络:      更好地明白视频      这些文章笔者表达,移译质量可以在小量监督下达成大幅升涨。      出处:http://aiindex.org/2017-report.pdf            如今计算机视觉系统已在视觉方面逾越人类。   参与:陈韵竹、刘晓坤   机器之心编译   笔者:AlexHonchar   选自Medium   原题目:深度致研讨者:2018AI研讨趋势 。      人工智能研讨的进展为何如此之快?      来自其它学科的学术界人士正在自问:      开放科研      本文的预测基于2012年以来我关注的学术界和科技巨头实验室的研讨思路衍变。本文略有不一样,AlexHonchar在Medium发文,从研讨者的角度分享机器学习来年进展的走向。      出处:http://bair.berkeley.edu/blog/2017/09/12/learning-to-optimize-with-rl/               我是优化理论的忠实粉丝,而且我认为2017年最佳的优化办法进展综述是SebastianRuder所编撰的「OptimizationforDeepLearningHighlightsin2017」。        额外,我想分享一点关紧的实验室,从中你可以理解最新的研讨新闻:      我压根儿还可以谈谈知识表达、搬迁学习、单样本学习、贝叶斯学习、微分计算等领域,不过说实话,这些领域在2018年还没有丰足的准备能有宏大的进展。如今已经有众多博文以及官方报道总结了学界和业界的重大打破。请阅读吧!      2017年是机器学习领域最有成效、最具创意的一年。假如科技巨头正在如此做——你无防也试试!         DistillPub是一本真正的科学期刊,然而文章看起来更像博文,有着很棒的插图。以下是可供使役的数据集,以改善注意力板型、将光流概念添加到视频中、使役循环架构以使其在大型视频中更加高效:      老实说,在静止的图像中检测1000个物体简直是太无聊了。这个想法并不新奇,不过如今,它却能在无显式德语-阿拉伯语句子对的情况下实行移译:      使役50本阿拉伯语书、16本德语书、7本乌克兰语书,学习阿拉伯语到乌克兰语的移译,以及乌克兰语到德语的移译。我期望来年在语音应用方面会出现更多的数据集和结果(例如岁数、声响),详见「VisualDecathlonChallenge」(http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/decathlon/)。你能凭借层数、连署密度和在ImageNet上0.05的改善来自我标榜,还是可以将其应用到医疗放射学中。         以及一点更加有难度的想法如:         纵然我们已经有了一点成功的应用,譬如:      图片来自演讲展览「DARPAExplainableAI—Performancevs.Explainability」            但不幸的是,深度神经网络即便能给出正确的结果,却无法给我们上述问题的谜底。让我们坚信:      3D和图形的几何深度学习      我信任,经过进化办法解决不可微函数优化问题带来的进展,强化学习和学习优化技术将帮忙我们更管用地训练人工智能板型。      出处:https://arxiv.org/pdf/1710.09511.pdf         近来的现时最佳InterpretNet:      出处:https://arxiv.org/pdf/1603.08507.pdf         然而,这个问题毅然是开放性的。这申说我能从不一样的出处「打量」这个世界,我想称之为「多模态」。我们可以关注各种博客,譬如:      首先,在机器学习领域,多数文章并不在期刊中刊发,而是以即时arXiv预印本的仪式提交莅会议论文中。这不算是解决这类问题最伶俐的办法,但这是一个美好的起始!      我们能同时做这些事体吗?      这是一个令人吃惊的背景,在其中你能教你的机器人在一个靠近全实在屋子内去看、听、感受所有事。基本上,研讨想法是训练一点通用人类语言表现空间,其中将相仿的句子连署在一起。这很不赖,不过我们习性于用秋水打量图像的序列、视频、或是真实世界的变更——所以,我们需要将这些计算机视觉的成果转化到视频领域,并使其能办公得和在静止图片中同样快。不过同时,我们几乎看不到强化学习在真实世界中的应用,最多也只是一点3D七巧板人物在人造背景居中攀登或是移动因器手臂。我预计这项研讨将一直持续到来年夏天,并在2018年年关达成产品应用。      使役深度神经网络当然很赞。故此,人们无需在论文提交然后等待数月,就能很快地看见最新进展。其它多维的对象,例如图像、声响、文本也可以且务必从几何角度考量。此外,还发布了关于从视频中施行表征学习的结果(UnsupervisedLearningofDisentangledRepresentationsfromVideo)。第二,我们并不刊发「就势疗法」的文章:假如你想让文章被刊发的文章,务必确保在文中展出最先进的技术,或是展览和现存最先进技术性能相近的新办法。而且,新办法务必在不一样的指标中有所改进——其中涵盖速度、正确率、并行执行速率、数学证实的质量、办理不一样体积数据集的能力等——即大大增长群体质量。         强化学习是令我最兴奋、也最置疑的领域之一——强化学习可以在自我博弈、不晓得任何规则的情况下学习复杂的游戏,并在围棋、象棋和牌类等游戏中制胜。我期望本文提到的正题能在一点热门或成熟的领域进展,而且在2019-2020年能有大量实际应用。我们期望机器也有相同的能力。它们构建了一个可将图片和文本作为输入的体系结构,并用单个神经网络解决图像识别、图像瓜分、文本移译、文本解析等问题。机器之心对此行了编译和整理。      结论      GeometricDeepLearning(http://geometricdeeplearning.com/)   查看下列连署,以获取更多细节:      所有数据都有着我们无法避免的部分和全局几何结构。这搭,我想回溯一下改进普通随机梯度减退算法+反向传布的办法:      优化:逾越梯度,还能做啥子?            以上所述仍非方今人工智能所面临的所有问题。不过,近来牛津大学在多模态图像识别方面发布了很不赖的数据集,向人们提出了挑战性的问题。对于已有的神经网络,这在来年将是机器学习中一个滚热门的话题。三维物体可以被看作点云,但事实上它是一个外表(流形),一个出奇是在运动中具备自身部分和全局数学(微分几何)的式样。我期望1-2年内能在唠嗑机器人入眼见上述结果,不过现下还需要完成更多研讨。还是,考量一下图形,你当然可以用一点邻接矩阵的仪式描写它们,不过你会偏废一点你真想看作图形的部分结构或图形(例如分子)。贝叶斯学习中,我们毅然没有解决取样的数学问题。      多语种表征空间的图示            你能做到吗?我打赌你不成。关于数据的隐私和加密数据的训练,请看看牛津大学博士生的精彩文章「BuildingSafeA.I.」(https://iamtrask.github.io/2017/03/17/safe-ai/),其中展览了构建简单同态加密神经网络的例子。现下已经可以使役OpenAIGym背景(https://github.com/alibaba/gym-starcraft)自个儿玩星际穿越2。当然,我了然事实数据比R^d更艰难,其实数据和信息本身就有自个儿的几何和拓扑结构。      看看OpenAI机器人是怎么玩Dota游戏的:https://www.youtube.com/watch?v=x7eUx_Ob4os      似的,我十分确认,Dota和星际争霸2的人类冠军将被OpenAI和DeepMind机器人所扳倒。      多任务/多模式学习         在近来的NIPS2017中,刊发了关于下一帧预测的有趣结果(TemporalCoherencybasedCriteriaforPredictingVideoFramesusingDeepMulti-stageGenerativeAdversarialNetworks),我们可以看见这与用RNN网络施行文本生成的结合,其中预测下一个词的训练的神经网络可作为一种语言板型。2017年,两篇打破性的文章刊发了,它们是「UnsupervisedMachineTranslationUsingMonolingualCorporaOnly」和「」。      不过如今,我们只在静止图像向上行了性能基准测试。而这种有监督却并非传统意义的监视学习的总体思路,可以而且一准会扩展到其它领域。而且,纵然我只「打量」一种仪式,譬如听见他人声——我不会像语音识别系统那样只是将其移译为书契,我还能理解说话人的性别、岁数、以及说话人的情谊——我在同一时候理解了众多不一样的物品。         以「博客」为仪式的出版新款式,是当代人工智能研讨中最棒的事体之一。微分计算听起来很酷,但有何用?神经图灵机、DeepMind的差分神经计算机——又该何去何从?知识表达学习已是所有深度学习算法的核心,已经不值当再写它了。我信任,我们会从这个领域的研讨中达成好些有趣的见地。单样本学习和少样本学习也不是真正的已开发领域,而且现下也没有明确的指标或数据集。参见「HoME:aHouseholdMultimodalEnvironment」(https://home-platform.github.io/)      人类小聪明理10余种模态,为何机器不得呢?      现下并没有众多关于解决多任务问题的数据集,通常在开创额外的任务之前,我们将这些数据集用作正则项。最终,所有的主要文章都是开源实行的,故此他人可以使役你的代码施行二次查缉甚而改进。      我想晓得的是,为何我的神经网络会认为图像中出现的是一只狗,还是为何它认为有一私人在笑,又何以判断我患有一点恶疾。不过如今机器已经可以做到。就私人而言,我十分喜欢DistillPub(https://distill.pub/)。      对于这些事,IanGoodfellow有一个名为CleverHans(http://www.cleverhans.io/security/privacy/ml/2017/06/14/verification.html)的惊人创举。这也就是为何我认为来年强化学习还会接续进展。      让我们考量一个简单的问题:      无平行语料库的语言板型      我信任,在接下来的几年里,最佳研讨是这样的发布的。      人类能够从一个图像中达成成百个结论,为何机器做不到呢?      当我打量四周围的世界时,不单看见了移动的图像:我听见声响、感遭受外界的温度、感知一点情绪。不过,假如神经网络无法实行自我讲解,我们怎么能真正倚赖它呢?      人工智能需要自我讲解         上图表明Facebook机器人正在学习谈判(出处:https://code.facebook.com/posts/1686672014972296/deal-or-no-deal-training-ai-bots-to-negotiate/)         对于那些没有玩若干游戏的研讨成员而言,可能想改进一点OpenAI所得到的的有趣结果:竞争性的自我博弈、从其它板型中学习、学习沟通和合作,以及Facebook指导的学习谈判。            在人工智能可讲解性然后,要解决的第二个关紧任务就是当代机器学习算法的脆弱性——它们很容易被、预测API等愚弄:      人工智能安全:不再是小问题         我们还应关注贝叶斯办法,它可以跟踪预测的正确性。我认为,来年将会有两个重大打破:      强化学习:还在游戏领域         出处:https://research.googleblog.com/2017/06/multimodel-multi-task-machine-learning.html         假如我们能构建令人吃惊的的多模态-多任务板型,那么就可以依据纯粹不一样的输入来解决不一样的任务——。当然,这需要大量的办公,不过如今只有这种研讨仪式能力吸引更多的人——基本上,你可以同时向以下三种人同时展出成果:      在其中,结果得以清楚展出,所以纵然是不谙于研讨的人也能看出这有多「酷」。我所取舍的领域,从我的观点来看,都多若干少尚处于进展的初等阶段,不过已经为研讨做足了准备,且在2018年可能得到优良的结果,并在2019-2020年能投入实际应用。